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基于迭代SGMD与改进MOMEDA的滚动轴承微弱故障诊断
被引量：
2
1
作者
王富珂
高丙朋
蔡鑫
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第12期145-150,157,共7页
针对强背景噪声下滚动轴承故障特征微弱的问题,提出一种基于迭代辛几何模态分解(ISGMD)与改进多点最优最小熵解卷积调整(IMOMEDA)相结合的故障诊断方法。首先,利用ISGMD对故障信号进行分解并基于综合指标选取最优分量;其次,根据多点峭...
针对强背景噪声下滚动轴承故障特征微弱的问题,提出一种基于迭代辛几何模态分解(ISGMD)与改进多点最优最小熵解卷积调整(IMOMEDA)相结合的故障诊断方法。首先,利用ISGMD对故障信号进行分解并基于综合指标选取最优分量;其次,根据多点峭度谱确定MOMEDA的故障周期,利用白鹭群优化算法(ESOA)对滤波器长度进行自适应寻优,通过IMOMEDA对最优分量进行解卷积处理;最后,对解卷积处理后的信号进行包络谱分析,提取故障特征频率完成故障诊断。仿真及实验分析结果表明,所提方法能有效提取强背景噪声下的滚动轴承微弱故障特征信息。
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关键词
滚动轴承
迭代辛几何模态分解
改进多点最优最小熵解卷积调整
综合指标
白鹭群优化算法
故障诊断
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职称材料
题名
基于迭代SGMD与改进MOMEDA的滚动轴承微弱故障诊断
被引量：
2
1
作者
王富珂
高丙朋
蔡鑫
机构
新疆大学电气工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第12期145-150,157,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52065064,62303394)
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01C694)
新疆维吾尔自治区高校基本科研业务费科研项目(XJEDU2023P025)。
文摘
针对强背景噪声下滚动轴承故障特征微弱的问题,提出一种基于迭代辛几何模态分解(ISGMD)与改进多点最优最小熵解卷积调整(IMOMEDA)相结合的故障诊断方法。首先,利用ISGMD对故障信号进行分解并基于综合指标选取最优分量;其次,根据多点峭度谱确定MOMEDA的故障周期,利用白鹭群优化算法(ESOA)对滤波器长度进行自适应寻优,通过IMOMEDA对最优分量进行解卷积处理;最后,对解卷积处理后的信号进行包络谱分析,提取故障特征频率完成故障诊断。仿真及实验分析结果表明,所提方法能有效提取强背景噪声下的滚动轴承微弱故障特征信息。
关键词
滚动轴承
迭代辛几何模态分解
改进多点最优最小熵解卷积调整
综合指标
白鹭群优化算法
故障诊断
Keywords
rolling bearing
iterative symplectic geometry mode decomposition
improved multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjustment
comprehensive index
egret swarm optimization algorithm
fault diagnosis
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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作者
出处
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被引量
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1
基于迭代SGMD与改进MOMEDA的滚动轴承微弱故障诊断
王富珂
高丙朋
蔡鑫
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024
2
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